Mengembangkan dengan Gemini CLI

Halaman ini menjelaskan cara berinteraksi dengan data BigQuery di terminal Anda menggunakan perintah bahasa alami dengan Gemini CLI. Menggunakan ekstensi BigQuery khusus dengan Gemini CLI memungkinkan analisis dan insight data berbasis AI langsung dalam command line Anda. Anda dapat menganalisis data dari tabel BigQuery, atau dari tabel di set data publik BigQuery.

Ekstensi pihak pertama ini menyediakan beberapa alat umum untuk analisis dan insight data. Untuk membuat alat Anda sendiri, lihat Menggunakan BigQuery dengan MCP, Gemini CLI, dan agen lainnya.

Tentang Gemini CLI dan ekstensi

Gemini CLI adalah agen AI percakapan open source dari Google yang mempercepat alur kerja pengembangan dan membantu coding, proses debug, eksplorasi data, dan pembuatan konten. Layanan ini menawarkan pengalaman berbasis agen untuk berinteraksi dengan layanan Data Cloud, seperti BigQuery, dan database populer lainnya serta database open source. Google Cloud

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang Gemini CLI, lihat dokumentasi Gemini CLI.

Cara kerja ekstensi

Ekstensi memperluas kemampuan Gemini CLI, sehingga dapat terhubung ke dan mengontrol layanan tertentu serta alat lainnya. Google Cloud Ekstensi memberikan konteks dan pemahaman API kepada Gemini, sehingga memungkinkan interaksi percakapan. Anda dapat memuat ekstensi dari URL GitHub, direktori lokal, atau registry. Ekstensi ini menawarkan alat, perintah garis miring, dan perintah. Hal ini terpisah dari ekstensi IDE, seperti Gemini Code Assist, yang terintegrasi menggunakan MCP Toolbox.

Tentang ekstensi BigQuery

BigQuery menawarkan ekstensi berikut untuk menggunakan data BigQuery melalui Gemini CLI:

Ekstensi Analisis Data BigQuery
Gunakan ekstensi ini untuk menemukan data, mempelajari lebih lanjut tabel dan set data BigQuery, serta mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami tentang set data Anda. Anda juga dapat membuat perkiraan atau menjalankan analisis kontribusi menggunakan alat bawaan lanjutan. Alat dalam ekstensi ini membantu Gemini CLI menulis kueri SQL berdasarkan pertanyaan bahasa alami Anda, lalu menjalankan kueri untuk memberikan jawaban atas pertanyaan Anda.
Ekstensi Analisis Konversasional BigQuery
Gunakan ekstensi ini untuk mendapatkan insight lanjutan dari data BigQuery Anda menggunakan agen analisis sisi server yang dihosting sebelumnya. Alat dalam ekstensi ini membantu CLI Gemini mengirim pertanyaan bahasa alami Anda ke agen yang dihosting dan bawaan, serta merespons dengan insight yang lebih mendalam dari data Anda.

Alat Analisis Data BigQuery

Ekstensi Analisis Data BigQuery menyediakan alat berikut:

Kategori Alat Contoh perintah bahasa alami
Informasi set data dan tabel get_dataset_info Mendapatkan informasi tentang set data my_dataset
get_table_info Mendapatkan informasi tentang tabel my_dataset.my_table
list_dataset_ids Mencantumkan semua set data dalam project my_project
list_table_ids Mencantumkan semua tabel dalam set data my_dataset
Telusuri search_catalog Menemukan tabel yang terkait dengan download PyPi
Eksekusi SQL execute_sql Menggunakan bigquery-public-data.pypi.file_downloads, tunjukkan 10 paket pypi yang paling banyak didownload bulan ini
Perkiraan deret waktu bigquery_forecast Perkirakan penjualan untuk 10 periode dari tabel my_table
Analisis kontribusi analyze_contribution Menganalisis kontribusi negara terhadap pendapatan dalam tabel my_table

Alat Conversational Analytics

Ekstensi Analisis Percakapan menyediakan alat berikut:

Kategori Alat Contoh perintah bahasa alami
Telusuri search_catalog Menemukan tabel yang terkait dengan download PyPi
Analisis percakapan ask_data_insights Dengan menggunakan ask_data_insights dan tabel di bawah bigquery-public-data.google_analytics_sample , beri tahu saya saluran yang harus saya fokuskan dan alasannya

Sebelum memulai

Sebelum memulai, Anda memerlukan hal berikut:

  • Akses ke setidaknya satu Google Cloud project.
  • Untuk ekstensi Analisis Data, aktifkan API berikut:

    • BigQuery
    • Untuk menggunakan alat search_catalog: Dataplex Universal Catalog
  • Untuk ekstensi Conversational Analytics, aktifkan API berikut:

    • BigQuery
    • Dataplex Universal Catalog
    • Untuk menggunakan alat ask_data_insights: Gemini API for Google Cloud, Gemini, dan Data Analytics API with Gemini.

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk menggunakan ekstensi BigQuery dengan Gemini CLI, minta administrator Anda untuk memberi Anda peran IAM berikut pada resource Resource Manager (project, folder, dan organisasi) atau resource tingkat yang lebih rendah seperti set data:

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin yang diperlukan melalui peran kustom atau peran yang telah ditentukan lainnya.

Menginstal ekstensi BigQuery

Instal ekstensi BigQuery, lalu gunakan untuk menjelajahi dan menganalisis data Anda.

  1. Instal Gemini CLI.

  2. Tetapkan variabel lingkungan untuk terhubung ke project BigQuery Anda:

    export BIGQUERY_PROJECT="PROJECT_ID"
    

    Ganti PROJECT_ID dengan project ID Google Cloud Anda.

    Anda juga dapat menetapkan variabel lingkungan opsional ini:

    • BIGQUERY_LOCATION: lokasi set data—misalnya: export BIGQUERY_LOCATION="us"
    • BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH: apakah akan menggunakan OAuth sisi klien—misalnya: export BIGQUERY_USE_CLIENT_OAUTH=true
  3. Instal ekstensi Analisis Data BigQuery atau Analisis Percakapan menggunakan perintah gemini extension install:

    • Opsional: instal ekstensi Analisis Data BigQuery:

      gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-data-analytics
      
    • Opsional: instal ekstensi Analisis Konversasional BigQuery:

      gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/bigquery-conversational-analytics
      
  4. Mulai Gemini CLI dalam mode interaktif untuk menjelajahi dan menganalisis data Anda:

    gemini
    

    CLI akan otomatis memuat ekstensi BigQuery dan alatnya, yang dapat Anda gunakan untuk berinteraksi dengan data Anda.

Contoh perintah untuk menjelajahi dan menganalisis data Anda

Masukkan perintah di Gemini CLI. Anda dapat menggunakan contoh berikut untuk memulai.

Menjelajahi dan menganalisis tabel

Contoh perintah berikut memungkinkan Anda menjelajahi dan menganalisis tabel.

  • Contoh perintah untuk menemukan tabel yang terkait dengan download PyPi:

    Find tables related to PyPi downloads
    

    Contoh respons

    Gemini CLI menampilkan daftar tabel terkait:

    ✦ I found the following tables related to PyPi downloads:
    
        *   file_downloads: projects/bigquery-public-data/datasets/pypi/tables/file_downloads
        *   distribution_metadata: projects/bigquery-public-data/datasets/pypi/tables/distribution_metadata
    
  • Contoh perintah untuk menampilkan sepuluh paket PyPI yang paling banyak didownload bulan ini:

    Using bigquery-public-data.pypi.file_downloads show me top 10
    downloaded pypi packages this month
    

    Contoh respons

    Gemini CLI menampilkan 10 paket teratas:

    ✦ Here are the top 10 most downloaded PyPI packages this month:
    
        1.  boto3: 685,007,866 downloads
        2.  botocore: 531,034,851 downloads
        3.  urllib3: 512,611,825 downloads
        4.  requests: 464,595,806 downloads
        5.  typing-extensions: 459,505,780 downloads
        6.  certifi: 451,929,759 downloads
        7.  charset-normalizer: 428,716,731 downloads
        8.  idna: 409,262,986 downloads
        9.  grpcio-status: 402,535,938 downloads
        10. aiobotocore: 399,650,559 downloads
    

Menjalankan insight yang lebih mendalam menggunakan alat ask_data_insights

Alat ask_data_insights memicu agen di BigQuery Conversational Analytics API untuk menjawab pertanyaan Anda. Agen sisi server mengumpulkan konteks tambahan tentang data Anda dan menawarkan lebih banyak insight.

  • Contoh perintah untuk mendapatkan insight tentang saluran yang harus difokuskan:

    Using ask_data_insights and using the tables under
    bigquery-public-data.google_analytics_sample, tell me the channels I should
    focus on and why
    

    Contoh respons

    Gemini CLI menampilkan rekomendasi berdasarkan analisis:

    Based on the analysis of the Google Analytics sample data, here are the
    channels you should focus on and why:
      ┌─────────────────┬──────────────┬─────────────────┬────────────────────┬───────────────┐
      │ Channel         │ Total Visits │ Total Pageviews │ Total Transactions │ Total Revenue │
      ├─────────────────┼──────────────┼─────────────────┼────────────────────┼───────────────┤
      │ Referral        │ 104,838      │ 707,597         │ 5,543              │ $651,429.91   │
      │ Direct          │ 143,026      │ 584,840         │ 2,219              │ $434,840.55   │
      │ Organic Search  │ 381,561      │ 1,569,218       │ 3,581              │ $326,380.51   │
      │ Display         │ 6,262        │ 34,202          │ 152                │ $78,337.46    │
      │ Paid Search     │ 25,326       │ 136,060         │ 479                │ $43,558.90    │
      │ Social          │ 226,117      │ 398,690         │ 131                │ $4,916.54     │
      │ Affiliates      │ 16,403       │ 47,417          │ 9                  │ $597.38       │
      │ (Other)         │ 120          │ 442             │ 1                  │ $9.99         │
      └─────────────────┴──────────────┴─────────────────┴────────────────────┴───────────────┘
    
      Recommendations:
    
        1.  Prioritize referral traffic:
            *   Why: This is a highly valuable channel. It brings in the most revenue and has a high number of transactions, despite not having the highest number of visits. This indicates that traffic from referrals is highly qualified and
              converts well.
            *   Action: Identify your top referring websites and build stronger relationships with them. Look for similar websites to partner with.
    
        2.  Nurture your direct traffic:
            *   Why: Direct traffic is your second-highest revenue source. These are likely returning customers or people who know your brand well.
    

Harga

Tidak ada biaya tambahan untuk menggunakan alat metadata (seperti get_dataset_info, get_table_info, list_dataset_ids, dan list_table_ids) atau alat search_catalog.

Alat yang menjalankan kueri, termasuk execute_sql, bigquery_forecast, dan analyze_contribution, ditagih sesuai dengan harga on-demand BigQuery atau harga kapasitas BigQuery, bergantung pada konfigurasi project Anda.

Selama versi beta (pra-v1.0), alat ask_data_insights ditawarkan tanpa biaya tambahan; namun, kueri BigQuery yang dipicu oleh alat ini akan ditagih sesuai dengan harga BigQuery standar.

Langkah berikutnya